Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®-Praktikum

Zustandsraumdarstellung, Lattice-Strukturen, Prädiktion und adaptive Filter
2. Auflage 2020
ISBN: 978-3-658-02367-6
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, Book, Format (B × H): 168 mm x 240 mm

Reihe: Studium Technik

Dieses Buch beschreibt wie man ein robustes digitales Filter implementiert und wie man ein Filter durchstimmbar gestaltet. Die Frage, wie man ein System entwirft, das Signalwerte vorhersagt und sich dynamisch an Veränderungen anpasst, wird ebenfalls beantwortet.? Das Buch führt in fortgeschrittene Methoden der digitalen Signalverarbeitung durch praktische Übungen am PC ein. 16 Versuche werden angeboten, die aus einer kompakten Einführung, einem Vorbereitungsteil mit Aufgaben und einem Versuchsteil mit MATLAB-Übungen bestehen. Das didaktische Konzept, möglichst einfache MATLAB®-Befehle zu verwenden, öffnet den Blick auf die Algorithmen, so dass das Gelernte schnell in die Praxis, z. B. der Mikrocontroller-Programmierung für eingebettete Systeme, übertragen werden kann. Zu den Aufgaben und MATLAB-Übungen gibt es einen ausführlichen Lösungsteil am Ende des Buches. Der Anhang bietet eine kurze Einführung in MATLAB. Das Programmpaket MATLAB mit der Signal Processing Toolbox – auch als Studentenversion erhältlich – wird vorausgesetzt. Über 140 Programme und Datensätze zum Buch sind auf der Produktseite der Verlagshomepage kostenlos verfügbar. Zusätzlich sind die Programme mit Texten und Grafiken auch im HTML-Format abgelegt.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Werner, Martin

Fachgebiete

• Technische Wissenschaften Sonstige Technologien | Angewandte Technik Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Scanning
• Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Harmonische Analysis, Fourier-Mathematik
• Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Nachrichten- und Kommunikationstechnik Signalverarbeitung

Inhaltsverzeichnis

Zustandsraumdarstellung digitaler Systeme.- Diagonalform und Normalform.- Skalierung und Koeffizientenquantisierung.- Skalierung der Zustandsvariablen.- Quantisierte Arithmetik und inneres Rauschen.- Rauschminimale Normalform.- Fallbeispiel: Cauer-Tiefpass. - Lattice-Strukturen für FIR- und All-pole-Systeme. - Lattice-Strukturen für IIR-Systeme.- Lineare Prädiktion. - Levinson-Durbin-Algorithmus und linearer Prädiktor in Lattice-Struktur. - Entwurf von nichtrekursiven Entzerrern mit der Fehlerquadratmethode. - Systemidentifikation mit der Fehlerquadratmethode. - Adaptives FIR-System. - Least-Mean-Square-Algorithmus. - Recursive-Least-Squares-Algorithmus. - Lösungen zu den Versuchen.

Über Autor(innen)

Prof. Dr.-Ing. Martin Werner lehrt Nachrichtentechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule Fulda.